新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
OpenAI 在 9 月 29 日于旧金山举办的 DevDay 主题演讲中发布 AI 智能体产品 Dots，对标 Meta 近期推出的免费产品 Muse，但 Dots 初期仅面向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 付费订阅用户开放。
推荐理由：把 OpenAI 的 Dots 与 Meta 的 Muse 并列，并给出 500 美元档位，便于判断这次 DevDay 的产品与定价走向。
NVIDIA 在 Hugging Face 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，对带标签的表格做单次前向预测，无需训练、调参和特征工程，同时支持分类与回归。
推荐理由：开源表格基础模型给出免训练、免特征工程的单次前向预测路径，可对照四个基准的排名判断适用范围。
xAI 的 Grok 4.7 已在 Amazon Bedrock 上线，提供 500K token 上下文窗口和 low、medium、high、xhigh 四档推理强度。
推荐理由：文章给出在 Bedrock 上接入 Grok 4.7 的具体方式，并附与 4.6 的基准对比和输出 token 翻倍的成本取舍。
AWS 宣布 Claude Sonnet 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线，面向范围明确的编码与知识工作，多数任务成本更低、速度更快。
推荐理由：原文给出 Sonnet 5.5 与 Opus 5.5 的分工说明和 Bedrock 调用示例，便于团队判断哪类任务交给哪个模型。
Anthropic 发布 Claude 5.5 家族的第二款模型 Claude Sonnet 5.5，输出生成速度提升超过 30%，每任务成本最多降低 30%，在多项基准上接近 Opus 5.5。
推荐理由：文章列出 Sonnet 5.5 与 Opus 5.5、GPT-6 Sol 的逐项基准与百万 token 价格对比，可据此比较同级模型的性价比差异。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS，前者面向角色设计与逐行表演指导，后者面向高并发、低成本的配音和语音智能体。
推荐理由：原文给出两款 TTS 的定位差异与基准名次，可据此判断多语言配音与角色音色定制的可用程度。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，称其为 Claude 5.5 家族首个模型，多数任务达到 Claude Fable 5.1 水平，运行成本比 Opus 5 低约 40%，并已成为 Claude Code 与 Claude 应用的默认模型。
推荐理由：文中把 Anthropic 与 OpenAI 同日的两款发布放在一起比较定价与分项成本，可看出各自在能力与价格上的取舍。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，约一小时后 OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，两家新模型定价都较上一代大幅下调：GPT-6 Luna 为 $0.10/M 输入、$0.50/M 输出，Opus 5.5 从 $5/$25 降到 $4/$20，缓存读取价格下降 60%。
推荐理由：原文列出各家主流模型的完整定价对比，包括缓存读取价格，读者可据此判断这轮降价对应用调用成本的影响。
OpenAI 的 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 已在 Amazon Bedrock 正式可用，API 定价显著低于前代 GPT-5.6。GPT-6 Sol 面向编码、调试和跨工具多步流程等复杂任务，OpenAI 内部事实性评估显示其事实性错误约为 GPT-5.6 Sol 的一半；GPT-6 Luna 面向高并发的信息抽取、摘要和分类，可按请求调整推理强度。
推荐理由：两个新模型以低于 GPT-5.6 的 API 定价上线 Bedrock，读者可据此比较不同任务层级的模型与成本取舍。
OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna 两款模型，将其定位为把前沿智能带入日常工作的模型。官方说明两者在能力与成本上采取不同的平衡取舍。
推荐理由：原文给出同代两款模型在能力与成本上的不同取向，读者可据此对照选择更适合日常任务的一档。
Anthropic 的 Claude Opus 5.5 现已在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线，是 Claude 5.5 系列的首个模型。
推荐理由：相比 Claude Opus 5，文中给出每 token 价格与单任务成本的变化，可供评估是否迁移。
小米发布 MiMo-V2.6 系列开源全模态模型，MiMo-V2.6-Pro 以 1.02T 总参数、42B 激活参数在 Artificial Analysis 智能指数上以 46 分位列最高分的开源权重模型，另有 MiMo-V2.6-Flash 与最高 20 倍输出速度的 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed，模型采用 MIT 许可。
推荐理由：原文给出了 RL 训练配方与开源环境清单，读者可以据此判断后训练成本下降对开源模型格局的影响。
Google 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音对话模型，分别面向规模与成本效率、以及高复杂度任务。
推荐理由：两款语音模型分别面向规模成本与复杂任务，并给出各自评测数据和开放入口，可供判断语音智能体的选型。
OpenAI 在 API 中推出 GPT-Live-1，为 API 带来自然的全双工语音对话能力。该模型增强了指令遵循，并支持自定义音色和电话接入。
推荐理由：OpenAI 官方给出 GPT-Live-1 在 API 中的全双工语音、自定义音色和电话接入能力，可据此判断语音应用的改造方向。
OpenAI 发布 GPT-6 Astra，称其为面向企业场景能力最强的模型，具备高级推理、computer use 以及更强的写作与设计判断。目前官方只给出能力方向，未披露参数、上下文窗口和开放时间。
推荐理由：官方给出推理、computer use 与写作设计判断三项能力方向，便于对照上一代理解其在企业办公场景的定位。
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3 全球天气预报模型，直接学习实时地球静止卫星观测数据，可每小时生成最高 5 公里分辨率的预报。
推荐理由：与 WeatherNext 2 相比，新模型改用实时卫星观测并提升时间与空间分辨率，可对照了解 AI 天气预报的输入数据变化。
OpenAI 发布 GPT-6 Astra，称其是迄今最智能、对齐程度最高的模型，在计算机操作、编码、网络安全和科学方向具备 SOTA 能力。目前公开内容仅为发布摘要，未给出参数规模、开放范围或评测数据。
推荐理由：官方直接给出 GPT-6 Astra 在计算机操作、编码、网络安全与科学上的能力定位，可用于对照上一代模型的侧重点。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber，前者面向长程编码与自主智能体，价格与 3.7 Flash 相同，为每百万输入 tokens 0.75 美元、每百万输出 tokens 3.75 美元。
推荐理由：原文给出了与 3.7 Flash 同价同速的升级幅度以及 Cyber 版的受限开放方式，便于开发者判断是否迁移。
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash，为开发者提供场景延展、首尾帧指定、360p 快速草稿和最高 4K 放大等生成视频控制能力。
推荐理由：相比此前只能参考最后一秒的版本，Omni 1.1 把场景延展的上下文提到 10 秒，并给出 360p 草稿与 4K 输出等具体参数。
Google 发布 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文字模型，Artificial Analysis 测得流式场景平均 WER 为 4.0%，非流式场景为 2.6%。
推荐理由：相比 Chirp 3，原文给出 WER 与延迟的具体对比，并说明它在 Gemini API 和多款产品中的可用入口。